Java线程池_动力节点Java学院整理

　　

　　

系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及到与操作系统的交互。在这种情况下,使用线程池可以很好的提供性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池。

　　

与数据库连接池类似的是,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个可运行的对象传给线程池,线程池就会启动一条线程来执行该对象的运行方法,当运行方法执行结束后,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下一个可运行的对象的运行方法。

　　

除此之外,使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量,但系统中包含大量并发线程时,会导致系统性能剧烈下降,甚至导致JVM崩溃。而线程池的最大线程数参数可以控制系统中并发的线程不超过此数目。

　　

在JDK1.5之前,开发者必须手动的实现自己的线程池,从JDK1.5之后,Java内建支持线程池。

　　

与多线程并发的所有支持的类都在<代码> java . util . concurrent> 　　

系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及到与操作系统的交互。在这种情况下,使用线程池可以很好的提供性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池

　　

JDK1.5中提供执行人工厂类来产生连接池,该工厂类中包含如下的几个静态工程方法来创建连接池:

　　

, <代码>公共静态ExecutorService newFixedThreadPool (int nThreads)> 　　

2, <代码>公共静态ExecutorService newSingleThreadExecutor() :创建一个只有单线程的线程池,它相当于newFixedThreadPool方法是传入的参数为1

　　

3 <代码>公共静态ExecutorService newCachedThreadPool() :创建一个具有缓存功能的线程池,系统根据需要创建线程,这些线程将会被缓存在线程池中。

　　

, <代码>公共静态ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor> 　　

, <代码>公共静态ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool (int corePoolSize)> 　　

上面的几个方法都有一个重载的方法,多传入一个ThreadFactory参数的重载方法,使用的比较少。

　　

<强>

　　

可以看到上面的5个方法中,前3个面方法的返回值都是一个ExecutorService对象。该ExecutorService对象就代表着一个尽快执行线程的线程池(只要线程池中有空闲线程立即执行线程任务),程序只要将一个可运行的对象或可调用的对象提交给该线程池即可,该线程就会尽快的执行该任务。

　　

<强> ExecutorService有几个重要的方法:

　　

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更详细的参考JDK API文档。

　　

提交方法是对遗嘱执行人接口执行方法的更好的封装,建议使用提交方法。

　　

　　

在上面的5个方法中,后面2个方法的返回值都是一个ScheduleExecutorService对象.ScheduleExecutorService代表可在指定延迟或周期性执行线程任务的线程池。

　　

ScheduleExecutorService类是ExecutorService类的子类,所以,它里面也有直接提交任务的提交方法,并且新增了一些延迟任务处理的方法:

　　

癑ava线程池_动力节点Java学院整理"

　　

<强>下面看看线程池的简单使用:

　　

1,固定大小的线程池:

　　 　　 　　包com.bjpowernode.test; 　　进口java.util.concurrent.ExecutorService; 　　进口java.util.concurrent.Executors; 　　公开课PoolTest { 　　公共静态void main (String [] args) { 　　ExecutorService池=Executors.newFixedThreadPool(5);//创建一个固定大小为5的线程池 　　(int i=0; i<7;我+ +){ 　　池。提交(新MyThread ()); 　　} 　　pool.shutdown (); 　　} 　　} 　　类MyThread扩展线程{ 　　@Override 　　公共空间run () { 　　System.out.println (Thread.currentThread () . getname() +”正在执行…”); 　　} 　　} 　　 　　

输出结果:

　　 　　 　　pool-1-thread-1正在执行…… 　　pool-1-thread-3正在执行…… 　　pool-1-thread-2正在执行…… 　　pool-1-thread-4正在执行…… 　　pool-1-thread-4正在执行…… 　　pool-1-thread-5正在执行…… 　　pool-1-thread-1正在执行…

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